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Neste vídeo, você vai aprender a criar um pipeline end-to-end de ETL com Python, validando dados de planilhas Excel para uso em Business Intelligence. Vamos explorar todo o processo, desde a extração dos dados, transformação e limpeza, até o carregamento em uma base estruturada.
O que você vai aprender?
- O que é uma ETL?
- Extração de dados do Excel com Python
- Validação e tratamento de inconsistências
- Aplicação de regras de negócio
- Carregamento dos dados para análise em BI
Capítulos:
00:00 Introdução
03:54 Explicando o projeto e o desafio
17:30 Quais são os problemas em estudar da maneira tradicional
18:35 Para quem NÃO é esse Workshop
19:19 Qual é a nossa motivação?
20:00 Dicas importantes
28:25 O que é uma ETL?
35:10 Bora pro código!
37:56 Planejando as etapas do projeto
40:53 Criando o repositório no GitHub
45:03 O que é o ambiente virtual?
47:06 Análise exploratória (Pandas Profiling)
01:05:30 Explicando as bibliotecas Pydantic e Pandera
01:15:10 Criando o contrato de dados + script para leitura e transformação de CSV
02:03:30 Validando o script com o upload de planilha inconsistente
02:32:50 Subindo o código final no Github e considerações finais
02:40:35 O que é a Jornada de Dados?
02:43:29 Quem não tem conhecimento, consegue aprender do zero?
02:57:25 O Roadmap de estudos de um Engenheiro de Dados moderno
03:12:38 Sorteio da camisa Jornada + Divulgação da nota da aula